BigQueryでリスク分析！無料公開データでビジネス課題を解決

2024年9月21日2024年11月28日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

初中級データアナリスト

【興味関心】

リスク管理
潜在的なリスクの把握
事前対策
データに基づいたリスク分析
ビジネスの安定化

【解消できるお悩み】

ビジネスにおけるリスクを、どのように分析すれば良いか分からない…
起こりうる問題を事前に予測して対策したい
過去のデータや外部データを使って、リスクを分析したい
BigQueryを使って、具体的にどんなリスク分析ができるの？
データ分析で、リスクを最小限に抑え、ビジネスを安定させたい

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

ARR(Annual Recurring Revenue)
- サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
Struccle(ストラクル)
- 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
AaaS(アース)
- Data Analytics as a Serviceの意
SaaS(サース)
- Software as a Serviceの意
GoogleCloudPlatform
- Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
GCP(ジーシーピー)
- GoogleCloudPlatformの略
BigQuery(ビッグクエリ)
- 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
SQL(エスキューエル)
- データベースを操作するプログラミング言語
クエリ
- SQLで記述した命令文
- クエリ例）
  - SQL構文のクエリ⬇
    - SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
    - 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
ペタバイト
- データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

ビジネスを行う上で、リスクを予測し、適切な対策を講じることは非常に重要です。市場の変動、競合の出現、顧客のニーズの変化など、企業は常に様々なリスクにさらされています。これらのリスクを事前に分析し、対策することで、ビジネスの安定的な成長を実現することができます。

Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、無料公開データを使ってリスク分析を行うための強力なツールとなります。BigQueryは、高速な処理性能と豊富な分析機能を備えており、大量のデータを効率的に分析することができます。この記事では、BigQueryと無料公開データを使ってリスク分析を行い、ビジネス課題を解決する方法について解説します。

リスク分析とは？
BigQueryでリスク分析を行うメリット
リスク分析に役立つBigQueryの無料公開データ
BigQueryでリスク分析を行う手順
BigQueryを使ったリスク分析例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryでリスクを予測し、ビジネスの安定成長を目指そう！

1. リスク分析とは？

リスク分析とは、ビジネスに影響を与える可能性のある潜在的なリスクを特定し、評価し、対策を検討するプロセスです。リスク分析では、以下のような項目を分析します。

リスクの特定：どのようなリスクが存在するのか
リスクの評価：リスクが発生する可能性と影響度
対策の検討：リスクを回避または軽減するための対策

リスク分析を行うことで、潜在的なリスクを事前に把握し、対策を講じることで、ビジネスへの影響を最小限に抑えることができます。

2. BigQueryでリスク分析を行うメリット

BigQueryは、リスク分析に最適なツールです。その理由は、以下の様なメリットがあるからです。

大規模データの高速処理： 膨大なデータを高速に分析できるため、様々なリスク要因を考慮した分析を効率的に行えます。
様々なデータソースとの連携： 公開データ、自社データ、外部データなど、様々なデータソースと連携できるため、リスク分析に必要なデータを統合的に分析できます。
豊富な分析機能： SQL、機械学習、統計分析など、高度な分析機能を利用できるため、複雑なリスク分析にも対応できます。
コストパフォーマンスの高さ： 従量課金制なので、必要な時に必要なだけ利用でき、コストを抑えられます。
高いセキュリティ： Google Cloudの強固なセキュリティ基盤により、安心してデータを管理できます。

3. リスク分析に役立つBigQueryの無料公開データ

BigQueryには、リスク分析に役立つ様々な無料公開データセットが用意されています。以下は、その一例です。

Google Trends： 特定のキーワードの検索ボリュームの推移を分析できます。市場のトレンドや顧客の関心事の変化を把握し、潜在的なリスクを early detection するのに役立ちます。
気象データ： 気温、降水量、風速などの気象データを分析できます。天候に左右されるビジネス（農業、観光など）のリスク分析に役立ちます。
経済指標： GDP、失業率、消費者物価指数などの経済指標を分析できます。経済状況の変化によるビジネスへの影響を分析するのに役立ちます。
災害データ： 地震、台風、洪水などの災害発生データ分析できます。災害によるビジネスへの影響を分析し、事業継続計画（BCP）の策定に役立ちます。

4. BigQueryでリスク分析を行う手順

BigQueryでリスク分析を行う手順は以下の通りです。

4.1 1. データ収集

まず、分析対象とするリスクを明確化し、そのリスクを評価するために必要なデータを収集します。BigQueryの無料公開データセット、自社データ、外部データなどを利用します。データ収集の際には、データの正確性、網羅性、最新性に注意する必要があります。

4.2 2. データ加工

収集したデータは、分析しやすいように加工する必要があります。例えば、データのクリーニング、変換、集計などを行います。BigQueryは、SQLを使ってデータ加工を行うための様々な関数を提供しています。

4.3 3. データ分析

加工したデータに対して、SQLクエリやBigQuery MLなどを用いて分析を行います。リスク発生の可能性、リスクがビジネスに与える影響度などを分析し、リスクのレベルを評価します。また、リスク発生の要因を分析することで、効果的な対策を検討することができます。

4.4 4. 対策

データ分析の結果に基づいて、リスクを回避または軽減するための対策を検討します。リスクのレベルに応じて、対策の優先順位を決め、具体的な対策計画を立てます。

5. BigQueryを使ったリスク分析例

ここでは、BigQueryの無料公開データセット「NOAA Global Surface Summary of the Day Weather Data」を使って、簡単なリスク分析例を紹介します。このデータセットには、世界各地の気象データが格納されています。

BigQuery分析例：異常気象発生状況集計

SELECT
  stn,  -- 地域
  COUNTIF(fog = '1') AS fog_days,              -- 霧発生日数
  COUNTIF(rain_drizzle = '1') AS rain_days,    -- 雨発生日数
  COUNTIF(snow_ice_pellets = '1') AS snow_days, -- 雪発生日数
  COUNTIF(hail = '1') AS hail_days,            -- 雹発生日数
  COUNTIF(thunder = '1') AS thunder_days,      -- 雷発生日数
  COUNTIF(tornado_funnel_cloud = '1') AS tornado_days  -- 竜巻発生日数
FROM `bigquery-public-data.noaa_gsod.gsod2020`
GROUP BY stn
ORDER BY stn

【BigQuery SQLコード解説】

COUNTIF() 関数を使って、各異常気象が発生した日数をカウントします。
GROUP BY 句で地域ごとに集計します。
ORDER BY 句で地域コード順に並べ替えます。

【リスク分析への活用例】

各地域における異常気象の発生傾向を把握し、地域ごとのリスクレベルを評価することができます。
過去の発生状況を分析することで、将来の異常気象発生リスクを予測するモデル構築に役立ちます。
特定の異常気象（例：竜巻）の発生リスクが高い地域を特定し、対策を強化することができます。

このクエリは、地域（stn）ごとに、霧、雨、雪、雹、雷、竜巻などの異常気象の発生日数を集計します。

BigQuery分析例：日最高気温と降水量の相関分析

SELECT
  stn,  -- 地域
  mo,   -- 月
  AVG(max) AS avg_max_temp,  -- 日最高気温の平均値
  SUM(prcp) AS total_prcp   -- 降水量の合計値
FROM `bigquery-public-data.noaa_gsod.gsod2020`
GROUP BY stn, mo
ORDER BY stn, mo;

【BigQuery SQLコード解説】

AVG(max) で日最高気温の平均値を計算します。
SUM(prcp) で降水量の合計値を計算します。
GROUP BY 句で地域と月ごとに集計します。
ORDER BY 句で地域コードと月順に並べ替えます。

【リスク分析への活用例】

最高気温と降水量の相関関係を分析することで、干ばつや洪水などの気象リスクを評価することができます。
特定の地域や月における気温と降水量の傾向を把握し、農業、水資源管理、防災などの分野におけるリスク管理に役立てることができます。

6. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

Q1. BigQueryの無料枠を超えて利用すると、どのくらい費用がかかりますか？

A1. 無料枠を超えた場合、従量課金制で料金が発生します。料金は、処理したデータ量やストレージ容量などによって異なります。詳しくは、BigQueryの料金ページをご確認ください。

Q2. BigQueryで使えるSQLは、他のデータベースと同じですか？

A2. BigQueryは標準SQLをサポートしており、他のデータベースで学んだSQLの知識を活かすことができます。ただし、BigQuery独自の関数や構文も存在するため、BigQueryのドキュメントで詳細を確認することをおすすめします。

Q3. SQLの学習には、どのような教材がありますか？

A3. SQLの学習には、オンライン学習サイト、書籍、動画教材など、様々な教材があります。初心者向けの教材から、上級者向けの教材まで、レベルに合わせて選ぶことができます。Googleが提供するBigQueryのチュートリアルもSQLの学習に役立ちます。

7. まとめ：BigQueryでリスクを予測し、ビジネスの安定成長を目指そう！

BigQueryは、無料公開データを使ってリスク分析を行うための強力なツールです。BigQueryの高速な処理性能と豊富な分析機能を活用することで、潜在的なリスクを早期に発見し、適切な対策を講じることができます。この記事で紹介した分析手順や分析例を参考に、BigQueryを使ったリスク分析に挑戦し、ビジネスの安定成長を目指しましょう。

BigQuery導入サポート、転職検討中の方はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。

誠心誠意精一杯対応いたします。

【参考URL】

GoogleCloudPlatform：https://console.cloud.google.com/welcome/new

BigQuery：https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja

BigQueryリリース情報：https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

BigQuery料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

Google Cloud活用事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio：https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル：https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja

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